基于深度学习的大脑MRI分割结果错误检测与质量控制流水线
图像与视频处理
2020-05-29 v1
摘要
大脑MRI分割结果应始终经过质量控制（QC）过程，因为自动分割工具容易出错。在这项工作中，我们提出了两种基于深度学习的架构来自动执行QC。首先，我们使用生成对抗网络创建错误图，突出分割错误的位置。随后，实现了3D卷积神经网络以预测分割质量。本流水线被证明取得了有前景的结果，特别是在两项任务中均具有高灵敏度。
引用
@article{arxiv.2005.13987,
title = {A deep learning-based pipeline for error detection and quality control of brain MRI segmentation results},
author = {Irene Brusini and Daniel Ferreira Padilla and José Barroso and Ingmar Skoog and Örjan Smedby and Eric Westman and Chunliang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.13987},
year = {2020}
}
备注
5 pages, 2 figures, to be included into the arXiv compendium of the conference MIDL 2020